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基于云推理及加权隐式半Markov模型的变压器故障预测 被引量:20
1
作者 周湶 孙超 +3 位作者 安文斗 李剑 廖婧舒 邹迪 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期2268-2275,共8页
为分析电力变压器运行过程中的状态变化并准确预测潜伏故障,在现有研究基础上建立了基于云推理及加权半Markov退化模型(HSMM)的变压器故障预测方法。利用云理论对故障变压器油中气体样本数据训练以发掘对应定性云概念,并构建油中气体状... 为分析电力变压器运行过程中的状态变化并准确预测潜伏故障,在现有研究基础上建立了基于云推理及加权半Markov退化模型(HSMM)的变压器故障预测方法。利用云理论对故障变压器油中气体样本数据训练以发掘对应定性云概念,并构建油中气体状态空间。基于变压器运行状态变化规律分析引入老化因子,通过多步长加权方法在Markov链中引入历史运行状态信息,构建了加权HSMM退化模型对变压器运行状态进行预测。若预测DGA表征的变压器运行状态处于异常时,利用构建的云推理组合规则发生器对变压器故障类型进行诊断。多实例分析验证表明:基于加权HSMM退化模型能准确预测变压器运行状态;相较于其它常用预测方法,其在非等间隔观测数据或出现波动情况下鲁棒性及准确性更佳;结合基于云推理机制的故障诊断方法能实现变压器状态的准确预测和故障诊断。 展开更多
关键词 云理论 markov模型 故障诊断 状态预测 关联规则 油中溶解气体分析
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基于空间结构隐Markov模型的故障诊断 被引量:5
2
作者 龚勋 冯毅雄 +1 位作者 谭建荣 郏维强 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期132-140,共9页
针对机械故障诊断领域所引用的隐Markov模型忽略了机构之间空间结构特性的问题,利用机械设备的空间结构性对经典隐Markov模型进行补偿,建立完整的故障诊断模型。该方法提出行为结构基因表达式和机构基因自相关矩阵对空间结构进行描述,... 针对机械故障诊断领域所引用的隐Markov模型忽略了机构之间空间结构特性的问题,利用机械设备的空间结构性对经典隐Markov模型进行补偿,建立完整的故障诊断模型。该方法提出行为结构基因表达式和机构基因自相关矩阵对空间结构进行描述,以便对机械设备进行故障溯源诊断。通过基因变异操作将机械空间结构分解为多个隐Markov模型,结合隐Markov模型参数算法和机构状态基因操作,快速定位机械故障源并进行故障排除。对机械空间结构进行分解诊断,使模型更符合实际情况,也提高了计算效率。通过空分设备氧气透平机故障诊断的应用实例,表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 故障诊断 空间结构性 基因表达
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双树复小波域隐Markov树模型降噪及在机械故障诊断中的应用 被引量:13
3
作者 苏文胜 王奉涛 +3 位作者 朱泓 张志新 李宏坤 郭正刚 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期47-52,共6页
提出一种基于双树复小波变换的隐Markov树模型的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号中不可避免地存在着噪声,使得微弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。双树复小波变换具有近似平移不变性,而隐... 提出一种基于双树复小波变换的隐Markov树模型的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号中不可避免地存在着噪声,使得微弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。双树复小波变换具有近似平移不变性,而隐Markov树模型能有效刻画小波系数间的相关性和非高斯性,两种优势的结合可以获得比常规软、硬阈值小波降噪法和小波域隐Markov树模型降噪法更好的降噪效果。它不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除异常冲击干扰,仿真信号验证了这一点。对于实际滚动轴承信号,使用该方法同样可以获得满意的结果。 展开更多
关键词 双树复小波变换 隐马尔可夫树模型 降噪 故障诊断
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基于Markov模型的分布式电源故障管理研究 被引量:2
4
作者 平金珍 王茜 班娅萌 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期294-295,315,共3页
在分析马尔可夫(Markov)模型的基础上,构建了以Markov模型为主体的分布式电源故障预测模型。该模型以系统智能体为载体,以多传感器信息融合为依托,实现了序列化的故障推测过程。为保证预测的准确性,又增加了神经网络算法,从而提高了预... 在分析马尔可夫(Markov)模型的基础上,构建了以Markov模型为主体的分布式电源故障预测模型。该模型以系统智能体为载体,以多传感器信息融合为依托,实现了序列化的故障推测过程。为保证预测的准确性,又增加了神经网络算法,从而提高了预测的精度,保证了系统的可靠性。 展开更多
关键词 分布式电网 故障预测 马尔可夫模型 移动智能体
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基于因子隐Markov模型的旋转机械故障诊断方法的研究 被引量:2
5
作者 丁启全 李志农 +1 位作者 吴昭同 郑时雄 《动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期2560-2563,共4页
针对旋转机械升降速过程非平稳、重复再现性不佳的特点 ,隐 Markov模型具有很强的针对性。因子隐 Markov模型是一种多链隐 Markov模型 ,它是隐 Markov模型的一种扩展形式。作者将因子隐 Markov模型引入到旋转机械升降速过程的故障诊断... 针对旋转机械升降速过程非平稳、重复再现性不佳的特点 ,隐 Markov模型具有很强的针对性。因子隐 Markov模型是一种多链隐 Markov模型 ,它是隐 Markov模型的一种扩展形式。作者将因子隐 Markov模型引入到旋转机械升降速过程的故障诊断中 ,提出了基于因子隐 Markov模型的旋转机械故障诊断方法 ,并且利用它成功地对旋转机械的故障进行了分类。实验结果表明 :该方法是有效的。图 4表 2参 展开更多
关键词 旋转机械 因子隐markov模型 故障诊断 模式分类
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基于隐半Markov模型的故障诊断和故障预测方法研究 被引量:37
6
作者 胡海峰 安茂春 +1 位作者 秦国军 胡茑庆 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期69-75,共7页
隐半Markov模型(HSMM)是隐Markov模型(HMM)的一种扩展形式,通过在HMM结构中加入状态驻留时间分布参数,克服了HMM假设状态驻留时间服从指数分布的不足。HSMM不仅具有较强的模式分类能力,而且能对实际问题中的状态驻留时间进行合理建模,... 隐半Markov模型(HSMM)是隐Markov模型(HMM)的一种扩展形式,通过在HMM结构中加入状态驻留时间分布参数,克服了HMM假设状态驻留时间服从指数分布的不足。HSMM不仅具有较强的模式分类能力,而且能对实际问题中的状态驻留时间进行合理建模,故既可用于故障诊断,又可用于故障预测。分析了利用HSMM进行故障诊断和预测的框架;并针对传统HSMM建模算法计算量和存储空间都比较大的缺点,引入并改进了一种快速递推算法,降低了计算复杂度和存储空间要求;最后将HSMM应用于直升机齿轮箱轴承故障诊断和GaAs激光器剩余使用寿命(RUL)预测,试验结果证明了这种方法的有效性。 展开更多
关键词 人工智能 隐半markov模型 快速递推算法 故障诊断 故障预测
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基于Markov链的FSM容软错误设计 被引量:3
7
作者 曹源 梁华国 +2 位作者 黄正峰 陈秀美 吴珍妮 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期665-670,共6页
随着深亚微米工艺的广泛应用,持续攀升的软错误率对宇航设备的电路可靠性造成了极大影响。针对现有冗余防护技术面积开销大的不足,将概率统计的思想运用到有限状态机(FSM)的软容错设计上,提出了选择部分状态冗余的容错方法。在Markov链... 随着深亚微米工艺的广泛应用,持续攀升的软错误率对宇航设备的电路可靠性造成了极大影响。针对现有冗余防护技术面积开销大的不足,将概率统计的思想运用到有限状态机(FSM)的软容错设计上,提出了选择部分状态冗余的容错方法。在Markov链模型的基础上,计算出各状态概率,从而为状态冗余提供依据。与未经选择状态冗余的电路相比,以平均增加14.9%的面积开销为代价,这种电路可屏蔽87.6%的时序逻辑单翻转(SEU)。 展开更多
关键词 markov链模型 状态概率 软错误 状态冗余
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基于隐Markov模型的多节点融合决策并发故障诊断 被引量:2
8
作者 周剑 赵根林 黄有为 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第8期2447-2449,2453,共4页
为了能够有效地检测出无线传感器网络中的故障节点,并对故障节点进行准确的诊断,提出一种基于隐Markov模型的多节点融合决策并发故障诊断算法。该算法采用有向图的知识构建网络节点的连接图,通过节点连接图来判定网络节点是否发生了故障... 为了能够有效地检测出无线传感器网络中的故障节点,并对故障节点进行准确的诊断,提出一种基于隐Markov模型的多节点融合决策并发故障诊断算法。该算法采用有向图的知识构建网络节点的连接图,通过节点连接图来判定网络节点是否发生了故障,并采用隐Markov模型对故障节点状态进行预测,从而排除由于节点剩余能量不足而导致的误判。而在故障节点的诊断上,考虑到多种故障原因使得诊断方法复杂化,因此采用了多节点融合决策的故障节点诊断方法。该方法采用故障节点与其相邻节点之间同时进行故障验证,具有更低的运算量和准确度。实验仿真表明,该故障诊断方法在节点故障状态的正确划分率、误判率以及算法运行速度上都达到了较好的效果。 展开更多
关键词 传感器节点 故障诊断 markov模型 多节点融合决策
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主分量分析和因子隐Markov模型在机械故障诊断中的应用 被引量:3
9
作者 李志农 曾明如 +2 位作者 韩捷 何永勇 褚福磊 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期25-29,共5页
主分量分析(principalcomponentanalysis,PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法,可以将高维数据空间变换到低维特征空间,因而可用于多通道冗余消除和特征提取。因子隐Markov模型是隐Markov模型的扩展,它比隐Mark-ov模型更有优势,适用... 主分量分析(principalcomponentanalysis,PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法,可以将高维数据空间变换到低维特征空间,因而可用于多通道冗余消除和特征提取。因子隐Markov模型是隐Markov模型的扩展,它比隐Mark-ov模型更有优势,适用于动态过程时间序列的建模,并具有强大的时序模型分类能力,特别适合非平稳、信号特征重复再现性不佳的信号分析。文中结合主分量分析与因子隐Markov模型,提出一种新的故障识别方法,即以主分量分析方法进行冗余消除和故障特征提取,因子隐Markov模型作为分类器。并应用到机械故障诊断中,同时与基于主分量分析的隐Markov模型的识别方法相比较,实验结果表明基于PCA的因子隐Markov模型识别法和基于PCA的隐Markov模型识别法在故障识别上都是有效的,但对于相同的状态空间,前者的训练速度快于后者,尤其是状态空间越大,这种优势越明显。 展开更多
关键词 主分量分析 因子隐markov模型 冗余消除 故障诊断 模式识别
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基于流形学习和隐Markov模型的故障诊断 被引量:2
10
作者 邓蕾 李锋 姚金宝 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期2153-2159,共7页
为实现旋转机械故障诊断的自动化与高精度,提出基于正交邻域保持嵌入和连续隐Markov模型的模型诊断方法。将活动件故障振动信号进行经验模式分解并构造Shannon熵得到高维特征向量,利用正交邻域保持嵌入将高维特征向量约简为低维特征向量... 为实现旋转机械故障诊断的自动化与高精度,提出基于正交邻域保持嵌入和连续隐Markov模型的模型诊断方法。将活动件故障振动信号进行经验模式分解并构造Shannon熵得到高维特征向量,利用正交邻域保持嵌入将高维特征向量约简为低维特征向量,并输入到各个状态连续隐Markov链进行旋转机械的故障模式识别。通过深沟球轴承故障诊断实例验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 正交邻域保持嵌入 流形学习 连续隐markov模型 经验模式分解 故障诊断
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基于隐Markov模型的齿轮箱故障识别方法研究 被引量:6
11
作者 杨秀芳 陈卓 王驰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第11期115-123,共9页
针对神经网络的识别一直停留在静态模式识别上的不足,采用一种近年来发展较快的动态模式识别技术—隐马尔科夫模型分析齿轮箱振动信号。首先提取齿轮箱振动信号在时域、频域和时频域的统计特征,组成34维全特征矢量,训练了一组全特征-隐... 针对神经网络的识别一直停留在静态模式识别上的不足,采用一种近年来发展较快的动态模式识别技术—隐马尔科夫模型分析齿轮箱振动信号。首先提取齿轮箱振动信号在时域、频域和时频域的统计特征,组成34维全特征矢量,训练了一组全特征-隐马尔科夫模型库;再通过主分量分析技术对全特征矢量进行降维处理,取其吸收信息量98%以上的前7个主分量组成主分量特征矢量,训练了另外一组主分量-隐马尔科夫模型库。分别用两组独立的模型库进行齿轮箱故障识别。结果表明,全特征-隐马尔科夫模型库对齿轮正常、齿轮断齿的识别准确率为97.9%,对齿轮点蚀的识别准确率为100%,程序运行耗时22.328 s,主分量-隐马尔科夫模型库对齿轮点蚀的和齿轮断齿识别准确率均达到100%,程序运行耗时4.879 s。振动信号特征的降维处理没有降低故障的识别率,反而提升了故障识别准确率,同时大大提升了程序运行速度,这对机械系统故障诊断具有重要意义。 展开更多
关键词 故障识别 齿轮箱 隐马尔科夫模型 全特征矢量 主分量特征矢量
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基于阶次小波包与Markov链模型的转子早期故障诊断 被引量:6
12
作者 王国庆 牛伟 +2 位作者 成娟 翟正军 郭阳明 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期466-471,共6页
针对转子启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法精度不高的现状,将阶次小波包和Markov链模型引入转子的早期故障诊断中,提出了一种新的自适应故障诊断模型。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号重采样,得到等角度... 针对转子启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法精度不高的现状,将阶次小波包和Markov链模型引入转子的早期故障诊断中,提出了一种新的自适应故障诊断模型。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号重采样,得到等角度分布诊断信号;其次采用小波包对该信号分解——重构,提取其在各频带的能量特征向量,通过Markov链模型对其进行预测;最后通过故障实例验证,结果表明:将阶次小波包变换和Markov链模型相结合进行故障诊断是可行而有效的。 展开更多
关键词 阶次跟踪 小波包 markov链模型 粒子群算法 故障诊断
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基于量子粒子群优化Volterra时域核辨识的隐Markov模型识别方法 被引量:12
13
作者 李志农 蒋静 +1 位作者 冯辅周 袁振伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期2693-2698,共6页
将量子粒子群优化算法引入Volterra级数模型的非线性辨识中,并结合隐Markov模型(hidden Markov model,HMM),提出了一种基于量子粒子群优化的Volterra时域核特征提取的HMM识别方法,在提出的方法中,利用量子粒子群优化算法辨识得到的前三... 将量子粒子群优化算法引入Volterra级数模型的非线性辨识中,并结合隐Markov模型(hidden Markov model,HMM),提出了一种基于量子粒子群优化的Volterra时域核特征提取的HMM识别方法,在提出的方法中,利用量子粒子群优化算法辨识得到的前三阶Volterra时域核作为故障特征,输入到各种状态的HMM中,其中,输出概率最大的HMM对应的状态即为设备的当前运行状态。提出的方法克服了传统的基于Volterra模型系统的机械故障诊断要求目标函数连续可导、容易陷入局部最小以及抗干扰能力差等缺陷。最后,将提出的方法应用到旋转机械故障诊断中。实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 VOLTERRA级数 markov模型(HMM) 量子粒子群优化(QPSO) 故障诊断 模式识别
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采用主动容错机制的小水电数据存储系统研究
14
作者 马一平 吕中梁 +1 位作者 常添硕 梁峻超 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期570-583,共14页
针对小水电数据存储系统建设成本高、维护复杂及恢复效率低等问题,提出一种基于主动容错机制的新型数据存储系统。该系统采用基于距离和特征双加权-KNN(DW-KNN)算法,优化近邻权重分配与特征策略,显著提升故障预测精度。同时,引入故障回... 针对小水电数据存储系统建设成本高、维护复杂及恢复效率低等问题,提出一种基于主动容错机制的新型数据存储系统。该系统采用基于距离和特征双加权-KNN(DW-KNN)算法,优化近邻权重分配与特征策略,显著提升故障预测精度。同时,引入故障回溯窗口(FTW)重构数据集标签,有效缓解样本不平衡问题。结合云计算架构,系统实现了故障预警与可靠性建模。实验结果表明:DW-KNN算法在故障预测准确率上分别达到95.2%和92.4%,召回率分别高达98.9%和96.1%,优于传统KNN及其他机器学习算法。马尔可夫模型分析显示,主动容错机制可将系统可靠性提升2个数量级。本文为小水电数据存储系统的低成本、高可靠运行提供了新思路。 展开更多
关键词 小水电 存储系统可靠性 主动容错 马尔可夫模型
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无限隐Markov模型在缺失数据轴承退化趋势预测中的应用 被引量:1
15
作者 李志农 李舒扬 +1 位作者 柳宝 陶俊勇 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期574-581,共8页
相比较于在完整数据下设备性能退化预测,缺失数据下的预测是更加困难的,也是更有意义的。然而,现有的轴承性能退化预测方法都未考虑缺失数据下的预测,基于此,提出了一种基于无限隐马尔可夫模型的缺失数据下轴承退化预测方法。在提出的... 相比较于在完整数据下设备性能退化预测,缺失数据下的预测是更加困难的,也是更有意义的。然而,现有的轴承性能退化预测方法都未考虑缺失数据下的预测,基于此,提出了一种基于无限隐马尔可夫模型的缺失数据下轴承退化预测方法。在提出的方法中,通过建立无限隐马尔可夫预测模型,预测了滚动轴承样本数据在振荡阶段所缺失的数据点,形成新的完整数据。同时,再使用建立的预测模型对新的完整数据进行单步预测。实验结果表明,与真实值对比,得到的预测数据具有较小的平均误差值;对比真实值、完整数据下的预测值和新的完整数据下的预测值,验证了提出方法的有效性,能够反映滚动轴承退化的变化趋势。提出的方法可为数据缺失下滚动轴承的退化趋势预测提供一种思路,具有重要的理论价值和工程应用价值。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 无限隐马尔可夫模型(iHMM) 性能退化 趋势预测 缺失数据
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基于无限特征选择层次链接无限隐Markov模型的轴承故障诊断方法研究 被引量:1
16
作者 李舒扬 李志农 +2 位作者 周世健 毛清华 张旭辉 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期217-225,共9页
针对无限隐Markov故障诊断模型在对旋转机械中多种故障训练时割裂了各个数据集之间联系,造成每种故障数据集单独训练的问题,提出了一种层次链接无限隐Markov故障诊断模型。将层次链接无限隐Markov故障模型与无限特征选取后优化多尺度排... 针对无限隐Markov故障诊断模型在对旋转机械中多种故障训练时割裂了各个数据集之间联系,造成每种故障数据集单独训练的问题,提出了一种层次链接无限隐Markov故障诊断模型。将层次链接无限隐Markov故障模型与无限特征选取后优化多尺度排列熵相结合,应用到滚动轴承故障诊断领域。无限特征算法能够高效地提取故障振动信号中包含的信息,进而完成对不同故障的分类。将获得的数据输入粒子群算法优化多尺度排列熵参数,并对其求得相应的多尺度排列熵值,经无限特征算法对得到的特征量进行排序,筛选出相比较下包含信息量大的特征量输入到层次链接无限隐Markov模型中训练与识别。在此基础上将结果与使用无限特征算法筛选无限隐Markov模型的训练识别结果、随机特征选择下的层次链接无限隐Markov模型结果作对比,实验研究表明:无限特征算法能有效提取更具价值的特征信息,层次链接无限隐Markov故障诊断模型能够更有效地识别,为滚动轴承的故障诊断提供了新的思路。 展开更多
关键词 层次链接无限隐markov模型 无限特征 优化多尺度排列熵 轴承故障诊断 特征提取
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基于HMM-MLP的泵站监测健康诊断系统研究
17
作者 匡正 袁志波 徐振磊 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第7期255-261,269,共8页
为实现泵站工程在生产运行过程中有效预测设备潜在故障风险,提升泵站设备运行效率,在数字孪生水利工程数据底板基础上,基于现有硬件设备,以结构故障机理为导向,提出了一种HMM-MLP的泵站设备故障预测方法。先由连续小波包变换处理设备的... 为实现泵站工程在生产运行过程中有效预测设备潜在故障风险,提升泵站设备运行效率,在数字孪生水利工程数据底板基础上,基于现有硬件设备,以结构故障机理为导向,提出了一种HMM-MLP的泵站设备故障预测方法。先由连续小波包变换处理设备的运行信号,然后通过HMM模型生成设备运行状态序列作为MLP网络的输入预测设备故障,最后通过仿真实验表明,HMM-MLP模型可有效提高泵站设备故障的预测准确率。同时,依托在线监测数据和离线检查与试验数据,建立了设备健康评价指标体系,并开发了泵站监测健康诊断系统,协助运行管理人员充分了解和掌握机组设备的“健康”状态,提升设备管理的信息化水平。结果表明:该研究可为泵站健康系统建设提供实际案例指导与经验启示。 展开更多
关键词 智慧泵站 信号处理 机器学习 隐马尔可夫模型 故障预测
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激光自适应光学系统可靠性改进效果评估
18
作者 贾启旺 李新阳 +4 位作者 罗曦 甘永东 马瑞浩 梅月 斯那卓玛 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期24-33,共10页
随着自适应光学技术在激光领域的发展,工程上以经典自适应光学(AO)系统为基础,增加了多种基于软件监测和硬件保护的改进措施以保证激光AO系统稳定连续出光。面对结构复杂度提升带来的可靠性挑战,如何构建系统失效模型对激光AO系统可靠... 随着自适应光学技术在激光领域的发展,工程上以经典自适应光学(AO)系统为基础,增加了多种基于软件监测和硬件保护的改进措施以保证激光AO系统稳定连续出光。面对结构复杂度提升带来的可靠性挑战,如何构建系统失效模型对激光AO系统可靠性进行评估,成为影响激光AO系统发展的重要一环。本文以激光光稳净化AO系统为例,提出使用动态故障树方法对激光AO系统可靠性进行评估,根据设备间动态关系建立动态故障树(DFT),结合厂家信息、疲劳寿命试验与历史数据估计得到底事件失效率,使用二元决策图和马尔可夫模型求解得到DFT的可靠性参数。使用DFT分析增加改进措施的AO系统可靠运行时间,结果相对于基本故障树获得了十倍以上的提高。实际系统调试期间,在预计的可靠运行时间内未发生自因故障,与DFT估计结果一致。验证了应用DFT方法评估增加改进措施后的激光AO系统可靠性更准确。 展开更多
关键词 自适应光学 动态故障树 可靠性评估 马尔可夫模型
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基于两阶段多维数据生成与实时健康指数的风机齿轮箱故障预警 被引量:1
19
作者 马同旭 刘帅 +1 位作者 刘卫亮 刘长良 《仪器仪表学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期266-276,共11页
针对风电机组关键部件维护时准确率与虚警率难以平衡的问题,提出一种基于两阶段多维数据生成与实时健康指数的风电机组齿轮箱故障预警方法。首先,为反映风速对机组运行状态影响,提出一种基于历史风速的高斯混合隐马尔科夫模型对风速进... 针对风电机组关键部件维护时准确率与虚警率难以平衡的问题,提出一种基于两阶段多维数据生成与实时健康指数的风电机组齿轮箱故障预警方法。首先,为反映风速对机组运行状态影响,提出一种基于历史风速的高斯混合隐马尔科夫模型对风速进行短期预测;然后,为提高预警准确度,提出一种基于两阶段多维数据生成的实时动态阈值设定方法,依据预测风速序列和生成器形成当前时刻油温阈值区间;最后,综合齿轮箱油温实际值和健康状态判别器输出,确定风电机组齿轮箱是否处于异常状态。实际数据的仿真结果表明,所提方法可有效降低虚警率,提前17 h预警风电机组齿轮箱潜在故障。 展开更多
关键词 风电机组 数据采集与监控系统 生成对抗网络 隐马尔科夫模型 风速预测 故障预警
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H_∞容错控制器设计及其在线优化选择容错控制 被引量:6
20
作者 余臻 刘利军 沈毅 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期417-424,共8页
本文设计了主动H∞容错控制器及其在线优化选择的多种容错控制策略,并且构造了"离线设计在线选择"容错控制模式下故障模式与容错控制器的多对多映射关系.首先,提出了针对给定故障模型的H∞容错控制器设计方法,离线设计了可恢... 本文设计了主动H∞容错控制器及其在线优化选择的多种容错控制策略,并且构造了"离线设计在线选择"容错控制模式下故障模式与容错控制器的多对多映射关系.首先,提出了针对给定故障模型的H∞容错控制器设计方法,离线设计了可恢复故障模式的容错控制器;其次,根据不同的需求,设计了3种方法缩小故障模式与容错控制器的所有可容错映射关系;然后,提出了4种主动容错控制器在线优化选择策略来满足不同的优化需求,提高容错控制性能;最后,仿真验证了所提出的主动H∞容错控制器及在线优化选择策略的有效性. 展开更多
关键词 容错控制系统 在线选择策略 H∞控制 markov故障模型
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